Chrono Edit Lora Gallery · Paintbrush

इंटीग्रेट करें

मॉडल id chrono-edit-lora-gallery/paintbrush

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/chrono-edit-lora-gallery/paintbrush?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
  "Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
  "Content-Type": "application/json",
};

// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/chrono-edit-lora-gallery/paintbrush?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);

// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
  res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
  request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");

import os
import requests

API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/chrono-edit-lora-gallery/paintbrush", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
    raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])

# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
    request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])

# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/hi/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.ru/v1/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
  "model_id": "chrono-edit-lora-gallery/paintbrush",
  "input": {
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }
}

Chrono Edit Lora Gallery · Paintbrush मॉडल (chrono-edit-lora-gallery/paintbrush) को Doitong API के ज़रिए कॉल करें। एजेंट के लिए दस्तावेज़: https://doitong.com/hi/developers/models/chrono-edit-lora-gallery/paintbrush.md

POST https://api.doitong.ru/v1/run/chrono-edit-lora-gallery/paintbrush?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json

{
  "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}

यदि रिस्पॉन्स स्टेटस "queued" या "running" है, तो GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 को तब तक पोल करें जब तक यह "succeeded" न हो जाए; फ़ाइलें outputs[].url में हैं। उसी बॉडी के साथ POST https://api.doitong.ru/v1/quote/chrono-edit-lora-gallery/paintbrush चलाने से रन से पहले सटीक कीमत मिलती है।

यह अनुरोध: $0.02 20 API क्रेडिट · ≈ ₽2.15 इसे इस पेज पर चलाएँ

API कुंजी प्राप्त करें

NVIDIA इमेज एडिटिंग 720p तक #paint#edit#sketch

स्केच-निर्देशित इमेज एडिट, जिसमें पेंट किए गए क्षेत्रों को प्रॉम्प्ट के अनुसार बदला जाता है

OpenAPI Markdown

NVIDIA · इमेज

आपका पहला परिणाम यहाँ आएगा

नीचे एक अनुरोध बनाएँ और उसे अपनी API कुंजी से चलाएँ। आउटपुट हमारे स्टोरेज में कॉपी किए जाते हैं और हमेशा के लिए या 7 दिन तक मुफ़्त में रखे जाते हैं।

अनुरोध बनाएँ

कीमत

सटीक कीमत

प्रति इमेज $0.02 से

प्रति इमेज 20 API क्रेडिट · ≈ ₽2.15

यह अनुरोध: 1 इमेज × $0.02 $0.02 20 API क्रेडिट · ≈ ₽2.15

चलाएँ · $0.02

केवल सफलता पर शुल्क लिया जाता है; विफलता पर अपने-आप रिफंड किया जाता है।

resolution डिफ़ॉल्ट 480p

कीमत के नियम

जब resolution = 720p: $0.03 / इमेज

प्रत्येक जनरेट की गई इमेज पर शुल्क लिया जाता है।

कोटेशन एंडपॉइंट: POST /quote/{id}

अनुरोध बनाएँ

कंट्रोल मॉडल स्कीमा से जनरेट होते हैं। इन्हें बदलने पर कोड और कीमत अपडेट होती है।

prompt •आवश्यक

स्केच किए गए क्षेत्रों में लागू किए जाने वाले परिवर्तनों का वर्णन।

image •आवश्यक image_url

फ़ाइल ड्रॉप करें, या

संपादन के लिए दी गई इमेज।

resolution डिफ़ॉल्ट 480p

परिणामी इमेज का रिज़ॉल्यूशन।

उन्नत mask · output_format · num_inference_steps · guidance_scale · lora_scale · seed · enable_safety_checker · turbo_mode · loras

mask mask_url

फ़ाइल ड्रॉप करें, या

वैकल्पिक इमेज mask, जिसके काले क्षेत्र बताते हैं कि कहाँ स्केच या पेंट करना है।

output_format डिफ़ॉल्ट png

परिणामी इमेज का फ़ाइल फ़ॉर्मैट।

num_inference_steps डिफ़ॉल्ट 8

किए जाने वाले denoising iterations की कुल संख्या।

guidance_scale डिफ़ॉल्ट 1

classifier-free guidance की strength।

lora_scale डिफ़ॉल्ट 1

LoRA adapter पर लागू किया गया scaling multiplier।

seed

inference के दौरान उपयोग किया गया seed।

loras डिफ़ॉल्ट []

मर्ज करने के लिए अतिरिक्त LoRAs का वैकल्पिक सेट, अधिकतम 3।

POST /run/chrono-edit-lora-gallery/paintbrush?wait=20 कोटेशन → $0.02

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/chrono-edit-lora-gallery/paintbrush?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
  "Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
  "Content-Type": "application/json",
};

// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/chrono-edit-lora-gallery/paintbrush?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);

// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
  res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
  request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");

import os
import requests

API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/chrono-edit-lora-gallery/paintbrush", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
    raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])

# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
    request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "run",
    "arguments": {
      "model_id": "chrono-edit-lora-gallery/paintbrush",
      "input": {
        "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}

यह अनुरोध चलाएँ

API कुंजी

आपकी key इसी ब्राउज़र में रहती है: इसे केवल Doitong API को भेजा जाता है और केवल तभी (localStorage) में सेव किया जाता है जब आप Remember चुनते हैं। इस ब्राउज़र में याद रखें API कुंजी प्राप्त करें

Chrono Edit Lora Gallery · Paintbrush के बारे में

इमेज पर आपके द्वारा स्केच किए गए क्षेत्रों को `prompt` के अनुसार बदलकर इमेज संपादित करता है। वैकल्पिक `mask_url` पेंट किए जाने वाले क्षेत्रों को चिह्नित करता है, जिसमें काले क्षेत्र स्थान दर्शाते हैं। `lora_scale` 0 से 2 तक होता है, रिज़ॉल्यूशन 480p या 720p है और आउटपुट डिफ़ॉल्ट रूप से png होता है। `loras` के माध्यम से अधिकतम 3 अतिरिक्त LoRAs मर्ज किए जा सकते हैं।

पैरामीटर

कैनोनिकल नाम या नेटिव नाम में से कोई एक भेजें, दोनों नहीं। कैनोनिकल नाम

नामप्रकार डिफ़ॉल्टअनुमत विवरण

image_urlआवश्यक image

प्रकारurl · image

संपादन के लिए दी गई इमेज।

mask_urlवैकल्पिक mask

प्रकारurl · image

वैकल्पिक इमेज mask, जिसके काले क्षेत्र बताते हैं कि कहाँ स्केच या पेंट करना है।

promptआवश्यक

प्रकारstring

स्केच किए गए क्षेत्रों में लागू किए जाने वाले परिवर्तनों का वर्णन।

num_inference_stepsवैकल्पिक

प्रकारinteger

डिफ़ॉल्ट8

2 – 50

किए जाने वाले denoising iterations की कुल संख्या।

guidance_scaleवैकल्पिक

प्रकारnumber

डिफ़ॉल्ट1

0 – 10

classifier-free guidance की strength।

resolutionवैकल्पिक

प्रकारenum

डिफ़ॉल्ट480p

480p720p

परिणामी इमेज का रिज़ॉल्यूशन।

enable_safety_checkerवैकल्पिक

प्रकारboolean

डिफ़ॉल्टtrue

सुरक्षा-जाँच स्विच, जिसकी off सेटिंग केवल अधिकृत खातों के लिए मान्य होती है। उस प्राधिकरण के बिना सभी अनुरोधों की सुरक्षा-जाँच की जाती है।

lora_scaleवैकल्पिक

प्रकारnumber

डिफ़ॉल्ट1

0 – 2

LoRA adapter पर लागू किया गया scaling multiplier।

seedवैकल्पिक

प्रकारinteger | null

inference के दौरान उपयोग किया गया seed।

output_formatवैकल्पिक

प्रकारenum

डिफ़ॉल्टpng

jpegpngwebp

परिणामी इमेज का फ़ाइल फ़ॉर्मैट।

turbo_modeवैकल्पिक

प्रकारboolean

डिफ़ॉल्टtrue

तेज़ inference के लिए Turbo mode टॉगल।

lorasवैकल्पिक

प्रकारobject[]

डिफ़ॉल्ट[]

मर्ज करने के लिए अतिरिक्त LoRAs का वैकल्पिक सेट, अधिकतम 3।

loras[].pathआवश्यक

प्रकारstring

Safetensors फ़ॉर्मैट में LoRA weights का स्थान, URL या path के रूप में निर्दिष्ट।

loras[].scaleवैकल्पिक

प्रकारnumber

डिफ़ॉल्ट1

0 – 4

LoRA की strength निर्धारित करने वाला scaling multiplier।

आवश्यक कैनोनिकल नाम, यह भी स्वीकार्य है

फ़ाइल पैरामीटर में सार्वजनिक https:// URL, 10 MB तक का data: URI, या अपलोड का file_url लिया जाता है। फ़ाइलें

आउटपुट

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t

{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "chrono-edit-lora-gallery/paintbrush",
  "status": "succeeded",
  "created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
  "started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
  "completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
  "queue_position": null,
  "cost": {
    "credits": 20,
    "usd": "0.02",
    "charged": 20,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "output": {
    "images": [
      {
        "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
        "content_type": "image/jpeg",
        "file_name": "0-output.jpeg",
        "file_size": 1843200,
        "width": 1024,
        "height": 768
      }
    ],
    "prompt": "The user wants to add a surfer to the wave in the illustration while preserving the original ukiyo-e woodblock art style. The surfer should be depicted mid-action, crouched low on a modern-style surfboard, carving through the crest of the wave with one arm extended for balance and the other gripping the board. Their wavy hair and athletic physique should match the dynamic motion. The background must remain unchanged, including the iconic Mount Fuji and the traditional Japanese text, to maintain the artwork's historical aesthetic and composition.",
    "seed": 42
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "image",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "width": 1024,
      "height": 768,
      "stored": true
    }
  ],
  "error": null,
  "metrics": {
    "inference_seconds": 6.8
  },
  "urls": {
    "self": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}

आपकी फ़ाइलें, आपकी पसंदहर outputs[].url हमारे स्टोरेज में एक कॉपी है: हमेशा के लिए (प्रति GB-माह भुगतान) या 7 दिन तक मुफ़्त में, आपके अकाउंट की सेटिंग या ?storage= के अनुसार।

हर मॉडल पर एक जैसा आकारइमेज, वीडियो और ऑडियो सभी के लिए type, url, content_type, width, height और duration। output मॉडल का अपना परिणाम ऑब्जेक्ट है।

आउटपुट के फ़ील्ड

images: array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}संपादन से परिणामी इमेज।
prompt: stringinference प्रक्रिया को दिया गया प्रॉम्प्ट।
seed: integerinference के दौरान उपयोग किया गया seed।